NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA H200
Выбор между **H100 SXM** и **H200** зависит от ваших конкретных требований к вычислительным нагрузкам ИИ. В то время как **H200** предлагает больше VRAM для работы с крупными моделями, **H100 SXM** остается конкурентоспособной в других аспектах. На данный момент эти GPU можно арендовать по цене от **$0.73/час** и **$1.49/час** соответственно у 50 провайдеров.
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | H100 SXM | H200 | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Hopper | Hopper | - |
| Техпроцесс | 4nm | 4nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | SXM5 | SXM5 | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 80GB | 141GB | -43% |
| Тип памяти | HBM3 | HBM3e | - |
| Пропускная способность | 3.35 TB/s | 4.8 TB/s | -30% |
| Ширина шины памяти | 5120-bit | 6144-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 16,896 | 16,896 | |
| Тензорные ядра | 528 | 528 | |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 67 TFLOPS | 67 TFLOPS | |
| FP16 (половинная точность) | 1,979 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | |
| TF32 (тензорная) | 989 TFLOPS | 989 TFLOPS | |
| FP64 (двойная точность) | 34 TFLOPS | 34 TFLOPS | |
| INT8 (целочисленная точность) | 3,958 TOPS | 3,958 TOPS | |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 700W | 700W | |
| Интерфейс PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| Интерконнект (NVLink) | NVLink 4.0 (900 GB/s) | NVLink 4.0 (900 GB/s) | - |
🎯 Рекомендации по применению
Обучение LLM и больших моделей
NVIDIA H200
Больший объём VRAM и пропускная способность памяти критически важны для обучения больших языковых моделей. H200 предлагает 141GB по сравнению с 80GB.
AI-инференс
NVIDIA H200
Для инференса важнее всего производительность на ватт. Учитывайте баланс между пропускной способностью FP16/INT8 и энергопотреблением.
Бюджетный выбор
NVIDIA H100 SXM
По текущим облачным ценам H100 SXM имеет более низкую почасовую ставку.
Технический разбор: H100 SXM vs H200
Обе видеокарты построены на архитектуре NVIDIA Hopper. Основное различие заключается в объеме памяти и количестве вычислительных ядер. **H200** имеет значительное преимущество в **61 ГБ VRAM**, что критически важно для работы с огромными датасетами. С точки зрения стоимости, **H100 SXM** сейчас примерно на **51% дешевле** в час, предлагая лучшую выгоду.
NVIDIA H100 SXM лучше всего подходит для:
- Обучение LLM
- Пре-тренировка базовых моделей
- Маломасштабный инференс
NVIDIA H200 лучше всего подходит для:
- Масштабный LLM-инференс
- Модели с большим окном контекста
- Бюджетное развертывание
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: H100 SXM или H200?
Для AI-обучения ключевыми факторами являются объём VRAM, пропускная способность памяти и производительность тензорных ядер. H100 SXM предлагает 80GB памяти HBM3 с пропускной способностью 3.35 TB/s, тогда как H200 — 141GB памяти HBM3e с 4.8 TB/s. Для более крупных моделей больший объём VRAM H200 даёт преимущество.
Какова разница в цене между H100 SXM и H200 в облаке?
По нашим данным, H100 SXM стоит от $0.73/час, а H200 — от $1.49/час. Разница составляет около 51%.
Могу ли я использовать H200 вместо H100 SXM?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 141GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность H100 SXM, H200 может быть экономичной альтернативой. Однако для задач, требующих максимального объёма памяти или масштабирования на несколько GPU, H100 SXM с поддержкой NVLink (NVLink 4.0 (900 GB/s)) может быть незаменим.
Готовы арендовать GPU?
Сравните цены у 50+ облачных провайдеров и найдите лучшее предложение.